기획자 에이든

주관 : 파이온티어어쩌다 보니 매주 토요일마다 기획 강의를 듣고 있다.지난주엔 기획안 작성, 이번엔 데이터 로그 설계법 :) 사실 한 달 전쯤 사나님의 애자일&스크럼 관리강의를 들은 적이 있어 나름 구면이다. (혼자만ㅋㅋㅋ)  목차가 체계적으로 나뉘어 있어 무엇을 어떤 순서로 배우는지 직관적이다. 또한 각 세션의 흐름이 매우 자연스러워 내용 이해에 도움 되었다. 생애 첫 프로덕트 구축&배포 때 아쉬웠던 부분이 이 파트였던 만큼 디테일한 내용을 배울 수 있었다는 점도 만족스러웠다. 지난 프로젝트 때 아쉬웠던 점은 아래와 같다.데이터 텍소노미 설계 주체가 아니었음GA를 다룰 줄 몰라 보고서 볼 줄 몰랐음무엇을 보고자 하는지 깊은 고민(지표, 가설 등)이 없었음그래서 이번 프로덕트를 만들 때는데이터 텍소노미 ..

데이터씽킹, 티키타카! 4차시 - [ 데이터 주장 비판역량 ] [ 데이터 주장 비판 역량 ] 역량 정의 : 모든 기획 역량의 기저를 형성하는 역량으로서, 데이터를 분석하여 상관 관계를 파악하는 역량 역량 목표 : 메시지와 근거 데이터를 보고 사실성, 연관성, 충분성의 관점에서 엄밀한 비판을 할 수 있다. 데이터를 잘 비판할 수 있어야 감각 있게 다룰 수 있다. 따라서 분석 기획 역량에 앞서 비판 역량을 단단히 하는 것이 중요하다. 이번 차시 문제는 아래 그래프를 보고 학업 능력과 폭력성 사이 상관관계가 있는지 없는지를 판단하는 것이다. X축 : (2012년 A학교 수능 응시생 중 1~2등급 학생 수) / (2012년 A학교 수능 응시생) Y축 : A학교 조사 응답 학생 중 '학교에 일진이 있어요'라고 답..

데이터씽킹, 티키타카! 3차시 - [데이터 사실파악 역량] ※ 데이터 사실파악 역량 구조 ※ 1. 드러난 정보(데이터 사실) 파악 2. 숨겨진 정보를 발견 및 추론 3. 드러난 정보와 숨겨진 정보를 조합 → 새로운 사실 파악 우리의 업무 환경은 점점 기존에 보지 못했던 새로운 데이터가 점점 많아질 것 그때마다 눈에 보이는 데이터만 활용하는 사람이 있을 수 있고 데이터의 숨겨진 의도를 파악해서 방향을 설정하는 사람이 있을 것 같은 데이터 안에서라도 찾아낼 수 있는 사실성의 범위와 폭이 큰 차이가 있음 [ 문제 상황 ] 현재 외교부에서 공적개발원조(ODA)를 담당하는 공무원 이번에 아프리카 지역에 트럭을 지원해 주기로 함 이번에 주안점으로 두고 있는 지역 = 케냐 그러나 케냐에서 어떤 종류의 트럭을 얼마나 ..

데이터씽킹, 티키타카! 2차시 - [데이터 공감역량] 데이터 공감역량이란? - 데이터가 가지고 있는 '정보'와 그 정보가 나오게 된 '의도' 그 의도가 나오게 된 '정황'까지 종합적으로 이해해서 데이터를 공격적이고 입체적으로 읽는 역량 이번 차시에서는 주어진 데이터를 보고 제목을 짓는 것이 과제였다. 제목 짓기를 통해 데이터를 얼마나 공감적이고 입체적으로 이해하고 있는지 알 수 있기 때문이다. 이때, 다음 3가지 조건에 최대한 부합하는 제목이어야 한다. 1. 가능한 짧게 2. 데이터의 내용을 가급적 전부 담게 3. 주제의식과 메시지가 살아있게 주의해야 할 포인트는 이해가 아니라 공감이라는 것이다. 이 글을 보고 있는 당신은 과연 어떤 제목을 지을지 한 번 고민해 보시라 :) 처음에는 데이터의 모든 내용을..

기획계의 바이블이며 핵심이 제목에 드러나 있는 좋은 책이다. 핵심 : 기획은 단순해야 하므로 P코드와 S코드를 활용해 2형식으로 풀어내라 현상은 복잡하고 본질은 단순하다. 플래닝코드(P-S 코드)는 본질을 통찰할 수 있도록 돕는다. 사실과 현실 그리고 본질을 구분하고 문제 인식의 목적을 명확하게 하라. 재밌는 점은 이전에 읽었던 데이터 문해력에서도 같은 이야기를 했다는 점이다. 풀어내는 방식과 용어에는 차이가 있으나 두 저자가 하는 핵심은 같다. 데이터 문해력에서도 분석 전 목적을 먼저 설정하고 문제 - 원인 - 해결 방안을 구분해야 한다고 이야기 했다. 여러 책을 읽다보면 이렇게 분야에 상관 없이 맥락이 맞닿는 경우가 있는데 이럴 때 참 재밌다고 느낀다. 대가들이 하는 이야기가 비슷한 방향을 향하고 있..

데이터씽킹, 티키타카 1차시 - [데이터 직관력] 데이터 그 자체로는 아무런 쓸모가 없다. 우리가 데이터를 보는 이유는 의사 결정을 하기 위함이며 좋은 의사 결정을 하기 위해서는 호기심에 기반한 직관이 필요하다. 따라서, 데이터를 볼 때 그냥 읽는 것이 아니라 직관을 바탕으로 의미를 부여해야 한다. 데이터로 의사 결정을 하는 과정 착안(통찰) → 해석(이해) → 의미 부여 → 의사 결정 위 내용을 생각하며 예제를 풀어보자. Q. 데이터를 보고 알 수 있는 국내 테마파크의 특징은? 내가 읽은 데이터 2007년에 롯데월드의 입장객이 대폭 감소했다. 롯데월드의 입장객 감소는 다른 테마파크에 영향을 주지 않았다. 2-1. 해당 연도에 롯데월드엔 어떠한 이슈가 터졌을 것 2-2. 테마파크들끼리 경쟁 관계가 아님(..

운이 따라준 덕에 20년차 이상 기획 선배님이 격주로 진행하는 기획 강의에 참여하고 있다.우리는 학습을 위해 2주마다 오프라인으로 만나는데 이번주가 두 번째 만남이다. 이번 과제는 기획은 2형식이다를 읽는 것과 1페이지 기획서를 작성해오는 것이었다.자세한 과제 내용은 아래와 같다. 과제 내용A 사이트의 문제 = 고객이 방문에 따른 강의 구매로의 외부링크 B로 이동은 하고 있으나, 참여형 서비스 부재로 재방문 및 추가 구매를 하지 않습니다. 이에 스터디 서비스를 추가하여 A 사이트에 고객 재방문을 높이고자 합니다. 이에 관한 기획서를 작성해 오세요.  A = 강의 큐레이션 플랫폼, 학습이 불가능함  B = 학습 플랫폼, 유저들의 학습이 진행됨 제한된 정보 안에서 기획 하려니 몇 가지 의문점이 들었다.1. ..

요즘 가장 큰 고민 중 하나는 “데이터 분석 역량을 어떻게 향상시킬 수 있을까”였다. 내게 데이터 분석이란, SQL이나 파이썬 등을 활용해 어떻게 데이터를 봐야 할까? 였다. 이와 관해 관점이 바뀐 계기가 하나 있는데 기획자 톡방에서 “야메군”이라는 선배님의 이야기 덕분이었다. (야메군의) 데이터 분석이란? - 분석의 개념을 이해하셔야 하는데요, 분석이란 문제현상 확인 - 데이터 추출 - 해석(시각화) - 해결방법 도출까지의 수행입니다.데이터가 고객 데이터만 있는 건 아니잖아요? 뉴스 검색만 해도 온갖 통계자료가 있으니 그러한 자료를 바탕으로 경험삼아 스터디를 해보시는 것도 좋을 것 같아요문제를 인식했으면 이제 가설에 근거해서 그 원인을 찾아야 하는 거잖아요?배불러 - 왜 배가 불러?(의문) - 방금 밥..

요즘 가장 큰 고민은 "어떻게 하면 데이터 문해력을 기를 수 있을까"다. 카시와키 요시키의 데이터 문해력을 읽어봤고 지금은 강양석 교수의 데이터 리터러시도 읽는 중이다. 그러던 중 우연히 강양석 교수님이 강의 중인 교육 과정을 발견했다. 교육 과정의 이름은 『데이터 씽킹, 티키타카』로 정말 티키타카를 하듯 학습자들과 적극적인 소통을 주고 받는 것이 특징이다. 비록 기간이 훌쩍 지나 실시간 소통은 할 수 없으나, 1강을 들어보니 굉장히 도움이 되리라 생각들어서 하루 1강을 목표로 완주해보려고 한다. https://e-learning.nhi.go.kr/crs/tikitaka/tikitaka.do?cntntsId=1 나라배움터 #데이터 직관력테마파크에는 무슨 일이 생기고 있나요? 첨부파일 1건 국내 테마파크 ..

퓨처셀프의 저자가 궁극적으로 전하고자 하는 건 생산적이고 현재의 충실한 삶을 살기 위해서는 미래의 나를 현재에 빙의시키라는 것이다. 회귀물 웹소설을 즐겨 읽은 독자의 입장에서 매우 동감할 수 있는 내용이다. 새로운 삶을 부여받은 주인공들이 불합리한 과거(라고 해야할지 미래라고 해야할지)를 바꾸기 위해 고군분투하는 것을 많이 보았고 또 그것에 이입했었기 때문이다. 사실 그동안 살아온 삶의 관성은 너무나 강력해 이를 즉시 현실에 적용하기란 쉽지 않은 일이다. 그렇기 때문에 더 도전적인 과제가 아닐까 싶은데, 중요한 건 적어도 이 책을 읽기 전보다는 미래의 나를 현재의 나와 연결지으려 노력하고 있다는 점이다. 개인적으로는 시간에 관한 관점이 내 가치관과 비슷해서 흥미롭게 읽었다. 특히 심리학적으로 과거와 현재..